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Automatic method based on deep learning to identify and account Rhipicephalus microplus larval hatching.
Santos, Igor S; Tavares, Caio P; Klafke, Guilherme M; Reck, José; Monteiro, Caio M O; Prata, Marcia Cristina A; Golo, Patrícia S; Silva, Aristófanes C; Costa-Junior, Livio M.
Afiliação
  • Santos IS; Applied Computing Core, Federal University of Maranhão - UFMA, São Luís, Brazil.
  • Tavares CP; Parasite Control Laboratory, Federal University of Maranhão - UFMA, São Luís, Brazil.
  • Klafke GM; Instituto de Pesquisas Veterinárias Desidério Finamor (IPVDF) - Centro de Pesquisa em Saúde Animal, Secretaria da Agricultura, Pecuária e Desenvolvimento Rural, Eldorado do Sul, Brazil.
  • Reck J; Instituto de Pesquisas Veterinárias Desidério Finamor (IPVDF) - Centro de Pesquisa em Saúde Animal, Secretaria da Agricultura, Pecuária e Desenvolvimento Rural, Eldorado do Sul, Brazil.
  • Monteiro CMO; Departamento de Biociências e Tecnologia do Instituto de Patologia Tropical e Saúde Pública, Universidade Federal de Goiás, Goiânia, Brazil.
  • Prata MCA; Laboratório de Parasitologia, Embrapa Gado de Leite, Juiz de Fora, Brazil.
  • Golo PS; Departamento de Parasitologia Animal, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, Brazil.
  • Silva AC; Applied Computing Core, Federal University of Maranhão - UFMA, São Luís, Brazil.
  • Costa-Junior LM; Parasite Control Laboratory, Federal University of Maranhão - UFMA, São Luís, Brazil.
Med Vet Entomol ; 37(4): 665-674, 2023 12.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37183718
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Rhipicephalus / Acaricidas / Aprendizado Profundo Limite: Animals Idioma: En Revista: Med Vet Entomol Assunto da revista: BIOLOGIA / MEDICINA VETERINARIA Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil
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